## Deep Reinforced Model dan Rules-Based untuk Peringkasan Kalimat Bahasa Indonesia
Yuniarti Musa’adah #1 , Yudi Wibisono *2 , Yaya Wihardi #3
# Ilmu Komputer, Universitas Pendidikan Indonesia Jl. Dr. Setiabudi No.229, Isola, Kec. Sukasari, Kota Bandung, Jawa Barat 40154
1 yuniartimusaadah22@student.upi.edu
2 yudi@upi.edu
3 yayawihardi@upi.edu
Abstrak—  Berkembangnya  teknologi  berdampak  terhadap terus bertambahnya jumlah informasi sehingga menimbulkan  kondisi  yang  dikenal  sebagai  information overload.  Hal  ini  mengakibatkan  sulitnya  mendapatkan informasi secara efisien. Salah satu solusi untuk permasalahan  tersebut  adalah  dengan  mempersingkat  atau meringkas informasi sehingga waktu yang diperlukan untuk mengetahui informasi menjadi lebih sedikit.
Peringkasan informasi (teks) dapat dilakukan menggunakan  Long-short  term  memory  (LSTM)  ataupun rules-based.  LSTM  adalah  salah  satu  jenis  arsitektur  RNN yang  mampu  mempelajari  ketergantungan  jangka  panjang. Sedangkan  Rules-Based  adalah  metode  untuk  memecahkan masalah dengan aturan yang dibuat berdasarkan pengetahuan.  Terbatasnya  dataset  untuk  peringkasan  teks Bahasa  Indonesia  mengakibatkan  sulitnya  mengetahui apakah  metode  yang  mendapatkan  nilai  rouge  besar  dalam teks  Bahasa  Inggris  dapat  digunakan  untuk  Bahasa Indonesia.
Penelitian ini dilakukan untuk membandingkan peringkasan kalimat Bahasa
Indonesia dengan menggunakan  LSTM  dan  Rules-based.  Selain  itu  penelitian ini  juga  bertujuan  untuk menghasilkan  dataset  peringkasan kalimat.  Hasil  yang  diperoleh  dari  peringkasan  kalimat menggunakan Long-short Term Memory mendapatkan nilai Rouge-1 sebesar 14.44. Sedangkan peringkasan menggunakan  rules-based  mendapatkan  nilai  Rouge-1 sebesar  49.71    Dataset  yang  dihasilkan  terdiri  dari  1200 kalimat Bahasa Indonesia beserta ringkasannya.
Kata kunci — peringkasan kalimat, long-short term memory, rules-based, dependency parser, Rouge

## I. P ENDAHULUAN
Pada saat ini, perkembangan teknologi informasi sangat cepat,  salah  satunya  adalah  penggunaan  internet  [1]. Berkembangnya internet berdampak terhadap bertambahnya  jumlah  informasi  yang  mengakibatkan sangat  sulit  untuk  mendapatkan  informasi  secara  efisien [2]. Salah satu informasi yang sangat banyak dicari adalah berita [3].
Berita  merupakan  kumpulan  informasi  tentang  banyak peristiwa  penting  terjadi  dan  terbaru  secara  berkala  [1].
Pada  tahun  2013,  media online bernama  kapanlagi  yang merupakan  salah  satu  penggerak  pertama  di  industri media online Indonesia  menyatakan  bahwa  perusahaan tersebut  membuat  sekitar  500  artikel  perhari  untuk  lima anak  media  mereka.  Jika  dikalkulasikan  dalam  setahun satu  perusahaan online saja  dapat  menghasilkan  182.500 artikel.
Dengan  banyaknya  artikel  berita  yang  dibuat  setiap harinya  dan  perkembangan  internet  yang  mendukung menyebabkan  informasi  berita online sangatlah  mudah untuk  didapatkan  akan  tetapi  yang  menjadi  permasalahan di  era  informasi  ini  adalah  mendapatkan  informasi  yang diinginkan dengan waktu yang pendek atau singkat.
Oleh  karena  itu  diperlukan  sebuah  sistem  yang  dapat menyajikan informasi  secara  singkat  namun mengandung informasi  yang  penting  dari  teks  aslinya,  hal  itu  disebut sebagai ringkasan [2]. Dengan adanya ringkasan, pembaca dapat  dengan  cepat  dan  mudah  memahami  isi  sebuah berita tanpa harus membaca keseluruhan isi berita [4].
Peringkasan  teks  diklasifikasikan  menjadi  dua  yaitu peringkasan  ekstraktif  dan  peringkasan  abstraktif. Peringkasan  ekstraktif  adalah  peringkasan  teks  yang menghasilkan  ringkasan  dengan  memilih  beberapa kalimat  penting  dari  teks  aslinya.  Sedangkan  peringkasan abstraktif  adalah  peringkasan  teks  yang  menghasilkan ringkasan  dengan  memahami  teks  asli  dan  menghasilkan kalimat baru dari teks yang diringkas [5].
Salah  satu  penelitian  mengenai  peringkasan  abstraktif yang menghasilkan nilai Rouge yang besar adalah A Deep Reinforced  Model  for  Abstractive  Summarization . Deep Reinforced Model (DRM) menerapkan algoritma Encoder-Decoder dan  menggunakan Long-short  Term Memory , Attention  Mechanism serta Reinforcement Learning .  DRM  menghasilkan  nilai Rouge -1, Rouge -2, dan Rouge -L  masing-masing  sebesar  41.16,  15.75,  dan 39.08  pada  CNN/Daily  Mail  dataset  dan  menghasilkan nilai Rouge -1, Rouge -2,  dan Rouge -L  masing-masing sebesar  47.22,  30.51,  dan  43.27  pada  New  York  Times dataset  [6].  Sebelum  banyaknya  penelitian  yang menggunakan metode Long-short Term Memory , terdapat penelitian yang menggunakan  metode dependency  parser
untuk  peringkasan  teks  seperti  [7]  dan  [8]. Dependency parser ini  digunakan  penulis  untuk  peringkasan Rules- Based .  Oleh  karena  itu  penulis  melakukan  penelitian untuk  membandingkan  nilai Rouge antara  metode Deep Reinfoced  Model dengan  metode Rules-Based pada peringkasan  berita  Bahasa  Indonesia.  Akan  tetapi peringkasan  berita  pada  penelitian  ini  difokuskan  pada peringkasan  kalimat.  Pada  saat  ini  dataset  mengenai peringkasan  kalimat  tidak  dapat  ditemukan.  Oleh  karena itu,  penelitian  ini  juga  bertujuan  untuk  menghasilkan dataset  peringkasan  kalimat  yang  dapat  digunakan  untuk penelitian selanjutnya.

## II. P ENELITIAN T ERKAIT
Peringkasan  teks  menggunakan  metode deep  learning telah  digunakan  pada  banyak  penelitian  peringkasan abstraktif  seperti  penelitian  [9]  yang  menambahkan attention  mechanism , switching  generator  pointer dan hierarchical  attention. Kemudian  pada  penelitian  [10] dengan  menambahkan query-based pada  pembentukan ringkasannya . Setelah  itu  pada  penelitian  [6]  dengan menambahkan attention  mechanism dan  pembelajaran baru  yang  menggabungkan  antara maximumlike-lihood dan reinforcement  learning .  Kemudian  penelitian  terbaru yaitu  [11]  dengan  menambahkan reinforce-selected sentence rewriting.
Peringkasan teks menggunakan LSTM pada penelitian ini  mengimplementasikan  model  dari  [6]  yang  disebut Deep Reinforced Model (DRM) dengan source code yang digunakan  untuk  mengimplementasikan  model  ini  adalah source  code dari theamrzaki  yang  dapat  diakses  pada https://github.com/theamrzaki/text_summurization_abstra ctive_methods.  Pada model ini dimodifikasi pada bagian word  embedding dikarenakan  Bahasa  yang  digunakan adalah  Bahasa  Indonesia,  berbeda  dengan  Bahasa  pada model  aslinya  yang  menggunakan  Bahasa  Inggris. Word embedding yang  digunakan  adalah Word2vec dengan dimensi  50. Word2vec dibangun  menggunakan  data  210 berita Bahasa Indonesia dan Wikipedia Bahasa Indonesia.
Sedangkan  peringkasan  teks  menggunakan  metode Rules-based telah  digunakan  pada  penelitian  [12]. Penelitian  [12]  menggunakan  strategi  pemilihan  kalimat representatif cluster dengan pendekatan sentence information density dan semantic rule labeling . Sedangkan  pada  penelitian  ini,  pemilihan  kata  dilakukan berdasarkan hasil dependency parser dan struktur kalimat.

## III. S TUDI L ITERATUR

## A. Kalimat
Kalimat  adalah  satuan  bahasa  terkecil  yang  dapat mengungkapkan  pikiran  atau  suatu  informasi  secara lengkap.  Struktur  inti  kalimat  Bahasa  Indonesia  terdiri dari subjek dan predikat (S-P). Struktur inti tersebut dapat diperluas  menjadi  beberapa  tipe  kalimat  dasar  yang
ditambah  dengan  objek,  pelengkap,  dan/atau  keterangan [13]. Contoh kalimat-kalimat dasar adalah sebagai berikut:
• Anak itu sering melamun. (Subjek + Predikat)
• Sukarno  dan  Mohammad  Hatta  mempersatukan bangsa ini. (Subjek + Predikat + Objek)
Menurut  [13],  kalimat  Bahasa  Indonesia  dapat dibedakan  menjadi  empat  yaitu  kalimat  simpleks, kompleks, majemuk, dan majemuk kompleks.
1)  Kalimat Simpleks atau kalimat tunggal: Kalimat yang hanya  terdiri  atas  satu  klausa  atau  satu  struktur  predikat. Contoh kalimat simpleks adalah sebagai berikut:
• Orang itu guru kami. (S - P)
• Kartini sedang membuat surat jawaban. (S - P – O)
• Kepakaran Teguh diakui banyak orang. (S – P – Pel)
2)  Kalimat  Kompleks: Kalimat  yang  terdiri  atas  klausa utama  dan  klausa  subordinatif.  Klausa  utama  lazim disebut  induk  kalimat,  sedangkan  klausa  subordinatif lazim  disebut  anak  kalimat.  Klausa  utama  dapat  berdiri sendiri  sebagai  kalimat  yang  lepas  dan  tidak  bergantung pada  klausa  yang  lain,  sedangkan  klausa  subordinatif selalu bergantung pada klausa utama .
3)  Kalimat majemuk: Kalimat yang terdiri atas dua klausa utama  atau  lebih  yang  dapat  berdiri  sendiri  sebagai kalimat lepas.
4)  Kalimat  majemuk  kompleks: Kalimat yang  terdiri atas tiga klausa atau lebih. Dua diantara klausa dalam kalimat majemuk  ini  merupakan  klausa  utama,  sedangkan  yang lain merupakan klausa subordinatif.
TABEL I
C ONTOH K ALIMAT KOMPLEKS No Kalimat Klausa 1 Supriyati tetap berangkat meskipun hari telah gelap Klausa utama: Supriyati tetap berangkat Klausa subordinatif: Meskipun hari telah gelap 2 Alamat email penulis (Courier), Sel-sel dalam tabel

## Klausa utama:
Hermawan masih berada di atas bus

## Klausa subordinatif: Ketika hujan  turun
Hubungan  antarkedua  klausa  dalam  kalimat  ditandai dengan penggunaan konjungsi subordinatif seperti “sejak”, “semenjak”,  “ketika”,  “selama”,  “setelah”,  “sebelum”, “sehabis”,  “selesai”,  “asalkan”,  “apabila”,  “jika”, “jikalau”, “manakala”, “tatkala”, “seandainya”, “seumpama”, “agar”, “supaya”, “walaupun”, “meskipun”, “kendatipun”, “sekalipun”, “sehingga”, “sampai”, “maka”, “dengan”, “tanpa”, “bahwa”, dan “yang”.
TABEL II C ONTOH K ALIMAT M AJEMUK No Kalimat Klausa 1 Yanto membaca stilistika dan istrinya membuatkan susu jahe. Klausa pertama: Yanto membaca stiliska Klausa kedua: istrinya membuatkan susu jahe 2 Giyarti memesan bakso, tetapi suaminya memesan sate sapi. Klausa pertama: Giyarti memesan bakso Klausa kedua:
Suaminya memesan sate sapi
TABEL III
C ONTOH K ALIMAT M AJEMUK K OMPLEKS No Kalimat Klausa 1 Ayah sedang melukis dan adik sedang belajar ketika kebakaran itu terjadi.

## Klausa pertama :
Ayah sedang melukis Klausa kedua:
Adik sedang belajar
Klausa subordinatif:
Ketika kebakaran itu terjadi 2 Jika rapel penelitinya turun, Harno akan membelikan adiknya sepatu basket, sedangkan Hardi akan
membelikan istrinya ponsel. Klausa pertama: Harno akan membelikan adiknya sepatu basket
Klausa kedua: Hardi akan membelikan istrinya ponsel Klausa subordinatif: Jika rapel penelitiannya turun

## B. Peringkasan kalimat
Peringkasan  kalimat  adalah  penyederhanaan  kalimat dengan  cara  mengurangi  informasi  dari  kalimat  tetapi tetap mempertahankan informasi yang paling penting dan gramatikal [14].
Peringkasan  kalimat  bertujuan  untuk  mendapatkan rangkuman  dari  sebuah  teks.  Peringkasan  kalimat  dapat menghapus,  mengganti,  atau  menambahkan  kata  pada kalimat  asli  untuk  mendapatkan  kalimat  yang  lebih sederhana [15].

## C. Rules-based system
Rules-based system dibuat untuk memecahkan masalah dengan  aturan  yang  dibuat  berdasarkan  pengetahuan  dari pakar. Aturan tersebut terdiri dari dua bagian yaitu IF dan THEN, dimana IF merupakan  kondisi  yang  mungkin benar atau tidak benar, sedangkan THEN adalah tindakan yang dilakukan jika kondisi benar.
Rules-based  system tidak  dapat  membuat  peraturan baru  atau  memodifikasi  peraturan  yang  ada  dengan sendirinya karena rules-based tidak dirancang untuk dapat belajar.  Umumnya rules-based  system digunakan  pada pembangunan  aplikasi sistem pakar  atau sistem pendukung keputusan [16].
D. Long-short term memory
Long-short  term  memory (LSTM) networks adalah salah satu jenis arsitektur RNN yang mampu mempelajari ketergantungan  jangka  panjang.  LSTM  diperkenalkan oleh [17] yang kemudian dikembangkan dan dipopulerkan oleh banyak periset.
Arsitektur  LSTM  terdapat  unit special yang  disebut memory block dalam recurrent  hidden  layer.  Memory block tersebut berisi sel-sel memori dengan keterhubungannya  sendiri  yang  menyimpan  keadaan sementara dari jaringan [18].

## E. Rouge
Rouge adalah singkatan dari Recall-Oriented Understudy  for  Gisting  Evaluation.  Rouge digunakan untuk  mengukur  kualitas  dari  suatu  ringkasan  yang ditentukan  secara  otomatis  berdasarkan  hasil  dari perbandingan antara ringkasan yang dibuat oleh komputer dengan  ringkasan  ideal  yang  dibuat  oleh  manusia.    Nilai Rouge dihasilkan  dengan  menghitung  jumlah  dari  kata yang sama, seperti n-gram , urutan kata, dan pasangan kata [19].
Rouge adalah  metrik  kualitas  pemilihan  konten  yang paling  sering  digunakan  karena  murah  dan  cepat  [20]. Menurut  [19], Rouge mempunyai  pengukuran  yang berbeda-beda, diantaranya yaitu:
• Rouge - N , pengukuran berdasarkan unigram (Rouge - 1),  bigram  (Rouge-2),  trigram  (Rouge-3), dan  n- gram yang lebih tinggi lainnya yang sama.
• Rouge - L , pengukuran berdasarkan urutan terpanjang  kata  yang  sama  dengan  menggunakan Longest Common Subsequence (LCS).
• Rouge - S , pengukuran yang memperbolehkan adanya celah yang berubah-ubah atau sering disebut skip-bigram.  Skip-bigram mengukur  kesamaan  dari pasangan kata yang dapat memiliki jarak maksimum dua celah antar kata.

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Dataset Kalimat Bahasa Indonesia
Dataset yang dihasilkan pada penelitian ini adalah teks yang  didapatkan  dari  kalimat-kalimat  pada  berita  Bahasa Indonesia.  Berita  Bahasa  Indonesia  dikumpulkan  dari salah  satu  situs  berita  online  yaitu  CNN  Indonesia  yang dapat diakses pada laman https://www.cnnindonesia.com/.
Pengumpulan  berita  dilakukan  secara  manual  yaitu dengan cara copy paste . Berita yang berhasil dikumpulkan sebanyak  210  berita  dengan  topik  lalu  lintas.  Satu  berita dibagi menjadi beberapa kalimat yang kemudian diringkas secara  manual.  Data  yang  dihasilkan  dari  210  berita Bahasa  Indonesia  tersebut  adalah  1200  kalimat  beserta ringkasannya. Dataset dapat diakses pada https://github.com/KEYuni/dbKalimatBahasaIndo    atau https://s.id/97diL.  Contoh  dataset  yang  dihasilkan  dapat dilihat pada tabel IV.
TABEL IV C ONTOH D ATA K ALIMAT BESERTA R INGKASANNYA No Kalimat Ringkasan 1 Alasannya, demi keamanan perjalanan mudik, mengingat ruas tol fungsional masih belum benar-benar bisa beroperasi dan selesai sepenuhnya. Ruas tol fungsional belum benar-benar bisa beroperasi. 2 Senada dengan Royke, Direktur Utama PT Jasa Raharja Budi Raharjo mengatakan pemudik harus berhati-hati saat melewati ruas jalan fungsional. Pemudik harus berhati-hati saat melewati ruas jalan fungsional. 3 Karena, selain belum rampung 100 persen, jalur fungsional juga belum memperoleh sertifikasi. Jalur fungsional belum memperoleh sertifikasi. 4 Ia juga meminta pemudik agar mengikuti arahan setiap petugas dan aparat kepolisian saat melewati jalur fungsional, serta menaati batasan kecepatan yang ditetapkan. Permintaan agar pemudik mengikuti arahan petugas dan aparat kepolisian.

## B. Peringkasan rules-based

## 1)  Praproses Data
Praproses  data  dilakukan  yang  dilakukan  pada peringkasan rules-based ini  adalah case  folding . Case folding bertujuan  untuk  merubah  kata  pada  kalimat menjadi  huruf  kecil  semua  sehingga  keseluruhan  data yang digunakan menjadi konsisten.

## 2)  Dependency Parser
Dependency  parser dilakukan  untuk  mengetahui hubungan  atau  relasi  antar  kata  pada  kalimat  yang dimasukan .  Dependency dilakukan  dengan  menggunakan StanfordNLP .

## 3)  Rules-based
Penghapusan  kata  dilakukan  berdasarkan  beberapa aturan  yang  telah  dibuat  sebelumnya.  Aturan  tersebut dibuat  setelah  memperhatikan  relasi  antar  kata  yang dihasilkan dari dependency parser.
Dalam penelitian ini, terdapat 4 aturan yang digunakan untuk  meringkas  kalimat  dan  dapat  dilihat  pada  table  V. Aturan  pertama  dan  kedua,  dibuat  untuk  menghilangkan klausa  subordinatif  pada  kalimat  kompleks.  Sedangkan pembuatan aturan ketiga dan keempat, terinspirasi dari [7]
yang menilai kepentingan kata berdasarkan banyak child - nya.  Semakin  banyak child dari  sebuah  kata,  maka semakin  penting  kata  tersebut.  Pada  aturan  keempat, penghapusan  dilakukan  berdasarkan child yang  selevel. Child yang selevel pada aturan ini dijelaskan pada kalimat “Bambang mengatakan pengusaha mengeluhan penutupan tol  yang  terlampau  lama  bisa  merugikan  pengiriman logistik” dalam Gambar 1 dan Tabel VI.
TABEL V A TURAN P ENGHAPUSAN K ATA
No. Aturan Aturan Penghapusan Aturan 1 IF Relasi dari kata(A) adalah ‘ case’ THEN Hapus mulai dari head kata(A) beserta child nya Aturan 2
IF
Relasi dari kata(A) adalah ‘ mark’ AND
Head kata(A) adalah root THEN Hapus kata(A) beserta child nya Aturan 3 IF Kata(A) tidak mempunyai child AND
Head kata(A) adalah root AND Relasi dari kata(A) bukan subjek, objek atau tanda baca titik. THEN Hapus kata(A) Aturan 4 IF Kata(A) bukan root AND Kata(A) mempunyai child yang selevel lebih dari 4 THEN Hapus kata(A) beserta child nya Gambar. 1  Contoh hasil dependency parser
Input Praproses Dependency Parser Rules-Based Post- processing Output root mengatakan . mengeluhkan pengusaha bambang penutupan tol
merugikan yang terlampau lama bisa
pengiriman
logistik
(nsubj) (advcl) (obj) (punct) (obj) (compound) (acl) (obj) (nsubj) (advmod)  (amod) (advmod)
(compound)
TABEL VI L EVEL KATA ATAU CHILD
Tingkat Kata yang termasuk Level 1 mengatakan Level 2 bambang, mengeluhkan, pengusaha, . (titik) Level 3 penutupan
Level 4 tol, merugikan Level 5 pengiriman, yang, terlampau, lama, bisa
Level 6 logistik

## 4)  Post processing
Post  processing  pada  peringkasan  kalimat rules-based ini  adalah  menghilangkan  tanda  baca  yang  berada  diawal ringkasan  yang  dihasilkan  setelah penghapusan  kata  pada tahap sebelumnya.

## C. Pengujian
Pengujian sistem dilakukan dengan menggunakan 300 dari 1200 kalimat pada dataset. Pengujian akan dilakukan dengan  menggunakan  12  skenario  untuk  mendapatkan nilai Rouge paling  besar  dengan  mengganti  parameter hidden  size LSTM  dan epochs yang  dilakukan  saat training model.
Skenario  1,  2,  3,  dan  4  mempunyai epochs masing- masing sebanyak 50, 100, 200, dan 300. Nilai hidden size LSTM  nya  100.  Skenario  5,  6,  7,  dan  8  mempunyai epochs masing-masing  sebanyak  50,  100,  200,  dan  300. Nilai hidden size LSTM nya 200.  Skenario 9, 10, 11, dan 12  mempunyai epochs masing-masing  sebanyak  50,  100, 200,  dan  300.  Nilai hidden size LSTM  nya  300.  Nilai learning rate di setiap skenarionya adalah 0.001.
Pengujian  tersebut  menghasilkan  nilai Rouge dari Deep Reinforced Model yang dapat dilihat pada tabel VII, dan contoh hasil ringkasannya pada tabel VIII.
TABEL VII N ILAI R OUGE P ERINGKASAN R ULES - BASED Skenario Rouge-1 Rouge-2 Rouge-L 1 10.54 0.79 13.96 2 10.95 0.66 13.87 3 12.06 1.28 15.27 4 12.58 2.00 15.76 5 13.54 1.86 17.35 6 14.11 2.41 16.71 7 12.49 2.12 15.79 8 11.48 2.21 14.10 9 14.44 2.82 18.23 10 13.79 2.20 16.77 11 14.23 3.08 17.56 12 9.73 9.73 12.75
TABEL VIII C ONTOH H ASIL R INGKASAN D EEP R EINFORCED M ODEL No Kalimat Referensi Ringkasan DRM 1 penyempitan jalur akibat pembangunan proyek konstruksi proyek mass rapid transit ( mrt ) di jalan rs fatmawati pun mengakibatkan kondisi lalu lintas semakin padat pagi ini , khususnya di pertigaan jalan cipete raya . Penyempit an jalur akibat pembangu nan proyek MRT. faktor pembangun an kebakaran mengalami kebakaran kecelakaan usia <UNK> 2 kasubdit pengawalan dan patroli jalan raya polri , kombes bambang sentot widodo menyebut ada kecenderungan puncak arus mudik , yang semula diperkirakan terjadi pada 12 dan 13 juni , bergeser menjadi 8 dan 9 juni . Ada kecenderu ngan puncak arus mudik bergeser. road jalan ini terjadi terjadi secara terjadi terjadinya <UNK> <UNK> 3 berdasarkan catatan di gerbang tol ciawi , jumlah kendaraan yang keluar gerbang tol ciawi menuju arah puncak dan sekitarnya pada minggu 30 desember 2018 sebanyak 32.529 unit , sedangkan yang masuk menuju jakarta sebanya 29.063 unit . Jumlah kendaraan yang keluar gerbang tol Ciawi menuju arah Puncak sebanyak 32.529 unit. jalur gerbang gerbang gerbang utama ke utama utama park <UNK> <UNK> 4 berdasarkan catatan di gerbang tol ciawi , jumlah kendaraan yang keluar gerbang tol ciawi menuju arah puncak dan sekitarnya pada minggu
30 desember 2018 sebanyak 32.529 unit , sedangkan yang masuk menuju jakarta sebanya 29.063 unit . Jumlah kendaraan yang keluar gerbang tol Ciawi menuju arah Puncak sebanyak 32.529 unit. jalur gerbang gerbang gerbang utama ke utama utama park <UNK> <UNK>
Sedangkan  hasil  ringkasan  dari  Rules-Based  dapat dilihat pada tabel IX dan nilai Rougenya pada Tabel X.
TABEL IX C ONTOH H ASIL R INGKASAN R ULES - BASED No Kalimat Referensi Ringkasan Rules-based 1 kebijakan buka tutup sejumlah gerbang tol dalam masa uji coba rekayasa lalu lintas menjelang asian games 2018 mulai diterapkan. kebijakan buka tutup gerbang tol mulai diterapkan. kebijakan buka tutup sejumlah gerbang tol lalu lintas mulai diterapkan . 2 namun, kalangan pengusaha dan pelaku bisnis jasa logistik meminta waktu penutupan itu dipangkas karena akan berdampak buruk terhadap kelancaran arus pengiriman barang. pengusaha dan pelaku bisnis jasa logistik meminta waktu penutupan dipangkas. kalangan pengusaha dan pelaku bisnis jasa logistik meminta waktu penutupan itu dipangkas karena akan berdampak buruk . No Kalimat Referensi Ringkasan Rules-based 3 bambang prihartono mengatakan truk logistik memiliki batas waktu tertentu untuk mengantar barang yang dibawanya ke perusahaan. truk logistik memiliki batas waktu untuk mengantar barang. bambang prihartono mengatakan truk logistik memiliki batas waktu tertentu TABEL X N ILAI R OUGE P ERINGKASAN R ULES - BASED Rouge Precision Recall F1-score Rouge -1 12.46 16.79 13.96 Rouge -2 13.27 15.03 13.87 Rouge -3 14.68 16.52 15.27
Perbandingan nilai Rouge dari Deep Reinforced Model dan Rules-Based dapat dilihat pada tabel XI.
TABEL XI N ILAI R OUGE P ERINGKASAN R ULES - BASED Metode Precision Recall F1-score Deep reinforced model 12.46 16.79 13.96 Rules-based 13.27 15.03 13.87
Tabel XI menjelaskan bahwa peringkasan Rules-Based menghasilkan  ringkasan  yang  lebih  bagus  dari  pada peringkasan Deep  Reinforced  Model .  Hal  tersebut  dapat terlihat  dari  nilai Rouge yang  diperoleh  dari  masing- masing  metode. Deep  Reinforced  Model menghasilkan nilai Rouge yang  lebih  rendah  dikarenakan  data  yang digunakan untuk melatih model terbilang sedikit.

## V. K ESIMPULAN DAN S ARAN
Berdasarkan  hasil  pengujian,  peringkasan  kalimat dengan  menggunakan rules-based mendapatkan  nilai Rouge yang  lebih  besar  yaitu  Rouge-1  sebesar  49.71 dibandingkan  dengan Deep  Reinforced  Mode l  yang mendapatkan  nilai Rouge-1 sebesar  14.44.  Peringkasan kalimat  menggunakan Deep  Reinforced  Model belum mendapatkan  nilai Rouge yang  maksimal  dikarenakan dataset  yang  digunakan  masih  terbilang  sedikit  untuk pemrosesan  menggunakan neural  network .  Peringkasan kalimat  menggunakan rules-based yang  dikembangkan juga  belum  sepenuhnya efektif karena  hanya  berdasarkan dependency parser. Oleh karena itu, dibutuhkan penelitian lebih  lanjut  dengan  dataset  yang  lebih  banyak  maupun rules  yang  lebih  banyak  seperti  rules  yang  dibuat berdasarkan bobot kata dan ketergantungan antar kata.

## R EFERENSI

## [1]
R. T. Wahyuni, D. Prastiyanto, and E. Supraptono, “Penerapan Algoritma  Cosine  Similarity  dan  Pembobotan  TF-IDF  pada Sistem  Klasifikasi  Dokumen  Skripsi,” J.  Tek.  Elektro ,  vol.  9, no. 1, 2017.
[2] R.  Indrianto,  M.  A.  Fauzi,  and  L.  Muflikhah,  “Peringkasan Teks  Otomatis  Pada  Artikel  Berita  Kesehatan  Menggunakan K-Nearest  Neighbor  Berbasis  Fitur  Statistik,” J.  Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 1, no. 11, pp. 1198–1203, 2017.
[3] B. K. Wangsa, D. Utomo, and S. Nugroho, “Sistem Peringkas Berita  Otomatis  berbasis  Text Mining  menggunakan Generalized Vector Space Model : Studi Kasus Berita diambil dari Media Massa Online,” Techne J. Ilm. Elektrotek. , vol. 13, no. 2, pp. 231–241, 2014.
[4] W.  Budiyono  and  F.  Solihin,  “Aplikasi  Peringkas  Berita Online  Otomatis  Menggunakan  Metode  Ordinary  Weighting Pada,” J. Ilm. NERO , vol. 1, no. 2, pp. 53–62, 2014.
[5] G.  Mandar  and  G.  Gunawan,  “Peringkasan  dokumen  berita Bahasa  Indonesia  menggunakan  metode  Cross  Latent Semantic Analysis,” Regist. J. Ilm. Teknol. Sist. Inf. , vol. 3, no. 2, pp. 94–104, 2018.
[6] R.  Paulus,  C.  Xiong,  and  R.  Socher,  “A  Deep  Reinforced Model for Abstractive Summarization,” ICLR , no. i, pp. 1–12, 2017.
[7] A.  El-Kilany  and  I.  Saleh,  “Unsupervised  document summarization using clusters of dependency graph nodes,” Int. Conf. Intell. Syst. Des. Appl. ISDA , pp. 557–561, 2012.
[8] S. Banerjee, P. Mitra, and K. Sugiyama, “Abstractive Meeting Summarization Using Dependency Graph Fusion,” Proc. 24th Int. Conf. World Wide Web , 2015.
[9] R.  Nallapati,  B.  Zhou,  and  C.  dos  Santos,  “Abstractive  Text Summarization  using  Sequence  to  sequence  RNNs  and Beyond,” 2016.
[10] J. Hasselqvist, N. Helmertz, and M. Kågebäck, “Query-Based Abstractive Summarization Using Neural Networks,” 2017.
[11] Y. Chen and M. Bansal, “Fast Abstractive Summarization with Reinforce-Selected Sentence Rewriting,” 2018.
[12] G. N. Syaifuddiin, A. Z. Arifin, and D. Purwitasari, “Semantic Rule  Labeling  Dan  Sentence  Information  Density  Dalam Pemilihan  Kalimat  Representatif  Cluster  Pada  Peringkasan Multi-Dokumen,” J. Inspirat. , vol. 6, no. 1, 2016.
[13] Kementrian Pendidikan dan Kebudayaan, Kalimat . 2015.
[14] E. C.  Marsi, E. J. Krahmer, I. Hendrickk, and W. Daelemans, “Is  sentence  compression  an  NLG  task ?,” Proc.  12th  Eur. Work. Nat. Lang. Gener. (ENLG 2009) , pp. 25–32, 2009.
[15] M. Bernard, I. Asror, and I. L. Sardi, “Penyederhanaan kalimat dalam  dokumen  menggunakan  Metode  A  noisy-channel,” e- Proceeding Eng. , vol. 5, no. 2, pp. 3671–3681, 2018.
[16] S.  H.  Chen,  A.  J.  Jakeman,  and  J.  P.  Norton,  “Artificial Intelligence  techniques:  An  introduction  to  their  use  for modelling environmental systems,” Math. Comput. Simul. , vol. 78, no. 2–3, pp. 379–400, 2008.
[17] S.  Hochreiter  and  J.  Urgen  Schmidhuber,  “Long  Short-Term Memory,” Neural Comput. , vol. 9, no. 8, pp. 1735–1780, 1997.
[18] H.  Sak,  A.  Senior,  and  F.  Beaufays,  “Long  Short-Term
Memory  Based  Recurrent  Neural  Network  Architectures  for Large  Vocabulary  Speech  Recognition,” arXiv  Prepr. arXiv1402.1128 , no. Cd, 2014.
[19] C.-Y. Lin, “ROUGE : A Package for Automatic Evaluation of Summaries,” Text Summ. branches out , pp. 74–81, 2004.
[20] A.  Nenkova  and  K.  McKeown,  “Automatic  Summarization,” in Foundations  and  Trends  in  Information  Retrieval ,  vol.  5, 2011, pp. 103–233.